Introducción

Nota sobre la información geográfica del INEGI y los sistemas de coordenadas.

El INEGI tiene puestos a disposició del público shapefiles con distintos niveles de información. Sin considerar los históricos esta información se regular por el Marco Geoestadístico Censal, cuya última versión es de 2016. Incluye las siguientes divisiones y subdivisiones del territorio:

Subdividivisiones territoriales básicas del INEGI.
Código División Unidades territoriales
AGEE Estatales 32
AGEM Municipales 2458
AGEB Censal 17470
PLUR Localidades 49498

Nota aparte merece el sistema de coordenadas que utiliza INEGI, también definido en el el Marco Geoestadístico Censal 2016. La definición técnica es MEXICO_ITRF_2008_LCC, con proyección Cónica Conforme de Lambert (CCL) y datum es ITRF2008. Se trata de un sistema de coordenadas rectangular, cuya unidad de medida es el metro. Esta cuadricula cubre el espacio entre los paralelos 17.5N y 29.5N con el meridiano 102 como centro. En términos prácticos esto tiene alguas implicaciones:

  • La cartografía que generemos a partir de shapefiles del INEGI se expresa directamente en una proyección ad hoc para México. Por lo tanto:
    • Podemos esperar mapas con pocas deformaciones.
    • Al utilizar unidades rectas para expresar la distancia (y no grados, minutos, segundos, unidades de arco) es fácil interpretar la escala de nuestros gráficos. Esta es razonablemente homogenea.
    • La mayor parte de la información geográfica que producen las instituciones gubernamentales de México (INEGI, CONAPO, CONABIO, etc.) utiliza este mismo marco de referencia, por lo que podemos combinar estas capas sin mayores inconvenientes. El INE es un caso aparte, su sistema de información geográfica es diferente.
  • Sin embargo otras capas de información geográfica pudieramos aprovechar y que se produce fuera de la órbita de estas instituciones suele estar expresada en otro sistema de coordenadas. Por ejemplo, en unidades hexadecimales de arco, es decir, latitud y longitud medidas en grados, minutos y segundos. Por lo tanto:
    • No podemos unir esas capas sin una transformación previa, de lo contrario la ubicación de los polígonos no va a ser compatible.
      • Debemos llevar la información no INEGI al sistema de INEGI o viceversa.
        • INEGI dispone de una app en línea para convertir información en Lat Long a lcc en http://www.inegi.org.mx/geo/contenidos/geodesia/traninv.aspx. Hasta ahora no he visto una opción para convertir una base de puntos datos completa y mucho menos polígonos. Debemos transformar punto por punto.
        • No encontré una función o librería en R que nos permita hacer este traspaso de manera simple, aunque no he sido exhaustivo en la búsqueda.
      • http://www.gadm.org/ dispone de shapefiles y objetos geoespaciales SPDF de R (.rds) de México, subdivididos hasta nivel municipal con un sistema de coordenadas geográficas. Se trata de archivos pequeños que se cargan directamente en R sin necesidad de importación. Sin embargo no dispone de unidades territoriales menores al municipio, red caminera, áreas y recursos naturales ,etc. y no es fuente oficial. Tampoco podemos estar completamente seguros de su actualización. Úselo bajo su propia responsabilidad.
    • La cartografía de google maps está disponible a través de una API y R tiene varios clientes para esa API. El problema señalado de los diferentes sistemas de coordenadas dificulta su aprovechamiento.
    • R tiene la librería mapproj:: para proyección de mapas y ggplot nos permite utilizarla facilmente con coord_map(). Sin embargo esta librería sólo admite coordenadas geográficas, por lo que no podemos utilizarla con datos crudos del INEGI.

Mapas coropléticos de México con R.

Este es un primer intento de generar cartografía a partir de R.

Unidad territorial: Estados.

Vamos a utilizar al Estado como unidad territorial, para mantener las cosas simples y reducir el tiempo de procesamiento.

-Instalamos la librería rgdal, que tiene la función readOGR para cargar shapefiles en R y convertirlos en un objeto espacial de R.

Importación de capas y mapas simples.

library(rgdal)
## Loading required package: sp
## rgdal: version: 1.2-5, (SVN revision 648)
##  Geospatial Data Abstraction Library extensions to R successfully loaded
##  Loaded GDAL runtime: GDAL 2.0.1, released 2015/09/15
##  Path to GDAL shared files: C:/Users/mpaladino/Documents/R/win-library/3.3/rgdal/gdal
##  Loaded PROJ.4 runtime: Rel. 4.9.2, 08 September 2015, [PJ_VERSION: 492]
##  Path to PROJ.4 shared files: C:/Users/mpaladino/Documents/R/win-library/3.3/rgdal/proj
##  Linking to sp version: 1.2-4
library(tidyverse)
## Loading tidyverse: ggplot2
## Loading tidyverse: tibble
## Loading tidyverse: tidyr
## Loading tidyverse: readr
## Loading tidyverse: purrr
## Loading tidyverse: dplyr
## Conflicts with tidy packages ----------------------------------------------
## filter(): dplyr, stats
## lag():    dplyr, stats
#Cargo el shapefile de los estados y lo asigno a capa_estados.
#"." es el directorio, layer="Estados" el archivo .shp, pero sin la extensión, ya que readOG

capa_estados <-readOGR(".", layer="Estados")
## OGR data source with driver: ESRI Shapefile 
## Source: ".", layer: "Estados"
## with 32 features
## It has 5 fields
#¿Qué habrá acá dentro?

class(capa_estados) 
## [1] "SpatialPolygonsDataFrame"
## attr(,"package")
## [1] "sp"
#str(capa_estados) Demasiado largo, supera a la consola. 

capa_estados$NOM_ENT #Con sensacionales errores de codificación!
##  [1] Distrito Federal                Guerrero                       
##  [3] México                         Morelos                        
##  [5] Sinaloa                         Baja California                
##  [7] Sonora                          Baja California Sur            
##  [9] Zacatecas                       Durango                        
## [11] Chihuahua                       Colima                         
## [13] Nayarit                         Michoacán de Ocampo           
## [15] Jalisco                         Chiapas                        
## [17] Tabasco                         Oaxaca                         
## [19] Guanajuato                      Aguascalientes                 
## [21] Querétaro                      San Luis Potosí               
## [23] Tlaxcala                        Puebla                         
## [25] Hidalgo                         Veracruz de Ignacio de la Llave
## [27] Nuevo León                     Coahuila de Zaragoza           
## [29] Tamaulipas                      Yucatán                       
## [31] Campeche                        Quintana Roo                   
## 32 Levels: Aguascalientes Baja California Baja California Sur ... Zacatecas
capa_estados$CVE_ENT #Este es el que sirve. 
##  [1] 09 12 15 17 25 02 26 03 32 10 08 06 18 16 14 07 27 20 11 01 22 24 29
## [24] 21 13 30 19 05 28 31 04 23
## 32 Levels: 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 ... 32
#A ver...
ggplot() +  
  geom_polygon(data=capa_estados, aes(x=long, y=lat, group=group))
## Regions defined for each Polygons

#Latitudd y longitud Marco Geográfico INEGI.

#Con los contornos de los estados. 
ggplot() +  
  geom_polygon(data=capa_estados, aes(x=long, y=lat, group=group), 
               fill="white", color="black") #Simplemente pasé las líneas a negro y el relleno a blanco fuera de aes(). 
## Regions defined for each Polygons

Obtuvimos un mapa completo de México. Valdría la pena hacer un mapa coroplético en l que coloreamos a cada Estado por la media de Marginación Municipal.

Colorear los Estados por la media del IM. Con join. Más complejidad, más control.

El elemento geométrico primitivo que ggplot2 utiliza para generar mapas a partir de polígonos –como los que importamos desde shapefiles– es geom_polygon(). El data.frame resultante de la conversión de un objeto SPDF es sumamente largo, tiene una fila por cada cambio en un polígono y un columna de grupo para separar cada polígono. Para un mapa coroplético podriamos usar el argumento fill= para los polígonos. Antes debemos resolver el problema de las estructuras de datos. Por el momento la información geográfica está en una estructura de lista -no data.frame- y tiene una entrada por cada curva en los polígonos. Es decir, debemos pasar el objeto SPDF a data.frame y encontrar la manera de compatibilizar dos estructuras de datos con largos diferentes: la del mapa con un fila por cada curva de polígono y la de las medias del Índice de Marginación, con 32 filas, una por cada Entidad Federativa. Haremos lo siguiente:

  1. Crear un data frame con el sumario estadístico, en este caso las medias por entidad. Deberá incluir una clave en común el data.frame de polígonos.
  2. Convertir el objeto SPDF a data.frame.
  3. Aplicar un join para unir ambas estructuras de datos. El dato de interés que controlará el color se repetirá una vez por cada fila, de modo que los largos sean iguales. dplyr::inner_join() se encarga de hacerlo.
  4. Producir el mapa con el elemento geométrico geom_polygon(), agregando un argumento fill()
#Cargo la base de marginación y la limpio. 
marginacion <- read_csv("C:/Users/mpaladino/Dropbox/martinpaladino.github.io/datos/Base_Indice_de_marginacion_municipal_90-15.csv", 
    col_types = cols(`AÑO` = col_character()), 
    locale = locale(encoding = "UTF-8")) %>%  
      mutate (POB_TOT=gsub(" ","", POB_TOT)) %>%
      mutate(POB_TOT=as.integer(POB_TOT)) %>%
      filter(ENT!="Nacional")
## Warning: 21915 parsing failures.
##  row     col expected actual
## 2404 SPRIM   a double      -
## 2404 OVSDE   a double      -
## 2404 VHAC    a double      -
## 2404 OVPT    a double      -
## 2404 PL<5000 a double      -
## .... ....... ........ ......
## See problems(...) for more details.
#Obtengo las media de IM para 2015. 
marginacion %>%
  filter(AÑO=="2015") %>% 
  group_by(CVE_ENT, ENT) %>% 
  summarise (mediaIM=mean(IM)) %>% 
  mutate(id=CVE_ENT) -> #Renombre CVE_ENT a id para que coincida con el nomnre de columna del data.frame de los polígonos. 
  mediaIM

mediaIM
## Source: local data frame [32 x 4]
## Groups: CVE_ENT [32]
## 
##    CVE_ENT                  ENT    mediaIM    id
##      <chr>                <chr>      <dbl> <chr>
## 1       01       Aguascalientes -0.9220909    01
## 2       02      Baja California -1.5100000    02
## 3       03  Baja California Sur -1.2734000    03
## 4       04             Campeche -0.1338182    04
## 5       05 Coahuila de Zaragoza -1.1691579    05
## 6       06               Colima -1.0235000    06
## 7       07              Chiapas  0.8246441    07
## 8       08            Chihuahua -0.3207761    08
## 9       09     Distrito Federal -1.7696875    09
## 10      10              Durango -0.3135128    10
## # ... with 22 more rows
#Un df de 32x4 con "id" igual al SPDF.

#Paso el objeto SPDF a data.frame con `fortify()`, una función de ggplot2 con métodos para convertir objetos diversos a data.frame.

capa_estados_df <- fortify(capa_estados, region="CVE_ENT") #region="CVE_ENT", el agrupamiento de los polígonos. Coincide en nombre y contenido con mediaIM$id.    

capa_estados_df_mediaIM <- inner_join(capa_estados_df, mediaIM, by="id") #Uno las medias con los polígonos por la variable clave: id.

head(capa_estados_df_mediaIM)   #La media se repite una vez por punto de polígono, unidas por id. 
##      long     lat order  hole piece id group CVE_ENT            ENT
## 1 2470518 1155029     1 FALSE     1 01  01.1      01 Aguascalientes
## 2 2470552 1154983     2 FALSE     1 01  01.1      01 Aguascalientes
## 3 2470607 1154988     3 FALSE     1 01  01.1      01 Aguascalientes
## 4 2470637 1155017     4 FALSE     1 01  01.1      01 Aguascalientes
## 5 2470661 1155046     5 FALSE     1 01  01.1      01 Aguascalientes
## 6 2470683 1155073     6 FALSE     1 01  01.1      01 Aguascalientes
##      mediaIM
## 1 -0.9220909
## 2 -0.9220909
## 3 -0.9220909
## 4 -0.9220909
## 5 -0.9220909
## 6 -0.9220909
ggplot(capa_estados_df_mediaIM) +  
  geom_polygon(aes(x=long, y=lat, 
                   group=group,      #El argumento group=group arma grupos tanto para para los polígonos como para `fill=`. 
                   fill=mediaIM))    #Aquí especifico la columna que controla los colores.

Colorear los Estados por la media del IM. Con geom_map()

ggplot2 tiene un elemento geométrico específico para generar mapas. Usa el primitivo geom_polygon(), como lo hicimos en el ejercicio anterior, pero permite especificar directamente el mapa y automatiza el manejo de múltiples estructuras de datos. Por lo tanto no es necesario hacer unir previamente las estructuras de datos. Esto simplifica la

#Crear un data.frame con los polígonos, incluyendo "CVE_ENT"
library(rgeos) #La requiere. Ver http://stackoverflow.com/questions/30790036/error-istruegpclibpermitstatus-is-not-true  
## rgeos version: 0.3-22, (SVN revision 544)
##  GEOS runtime version: 3.5.0-CAPI-1.9.0 r4084 
##  Linking to sp version: 1.2-4 
##  Polygon checking: TRUE
#Retomo las estructuras de datos que ya cree: capa_estados_df y mediaIM. 

#Sintaxis de geom_map.

ggplot(mediaIM,                          #Los datos que pasamos a ggplot son el resumen estadístico de intereés, NO el mapa.  
       aes(map_id = id)) +               #map_id es la columna con la clave de unión. Nos ahorra el join previo. 
    geom_map(aes(fill = mediaIM),        #fill= columna que controla el color.
             map = capa_estados_df) +    #map= objeto SPDF convertido a data.frame. 
  expand_limits(x = capa_estados_df$long, y = capa_estados_df$lat)  #Especificamos el tamaño del mapa al máximo de lat y long.

Obtuvimos el resultado que buscábamos y el un mapa explortorio aceptable. Sin embargo podemos mejorarlo usando la sintaxis usual de ggplot2. Esta es la gran ventaja de usar una misma librería para todos nuestros gráficos: conociendo una sintaxis podemos modificar muchos tipos de gráficos, incluyendo mapas. Además podemos aplicar el mismo estilo visual. En este caso usaremos dplyr:: y ggplot2:: para ajustar el gráfico.

  1. Creando datos más pertinentes. Media de IM municipal ponderada por población.
  2. Agregando una escala de distancia. Aprovechamos la proyección definida por INEGI, que en para el territorio mexicano es plana y está expresada en unidad de medida métrica. Esto no aplica de manera directa para cartografía generada a partir de coordenadas geográficas.
  3. Ubicando la leyenda de colores, con el título bien formateado, en el Golfo de México, para aprovechar mejor el espacio.
  4. Usando el código de colores semáforo, donde rojo marca una advertencia.
marginacion %>%
  filter(AÑO=="2015") %>% 
  group_by(CVE_ENT, ENT) %>% 
  summarise (`Media IM \nPonderada por\npoblación` =     #Uso \n para insertar directamente saltos de línea
               weighted.mean(IM, POB_TOT)) %>%           #weighted.mean() Media ponderada
  mutate(id=CVE_ENT) ->
  mediaIM

ggplot(mediaIM, aes(map_id = id)) + 
  geom_map(aes(fill = `Media IM \nPonderada por\npoblación`), map = capa_estados_df) + 
  expand_limits(x = capa_estados_df$long, y = capa_estados_df$lat) +
  scale_fill_continuous(low="green", high="red") +                           #Cambio la escala contínua de colores.
  labs(title="Media del Índice de Marginación Municipal por Estados 2015",   #Las anotaciones con la sintaxis usual de ggplot2::
       subtitle="Ponderado por población", 
       caption="Elaboración propia. \n Datos geográficos: INEGI 2016. \n Datos de estadísticos: CONAPO 2015") +
  theme_void() +                                                             #Elimina escalas, marcas de coordenadas, etc. 
  geom_errorbarh(aes(x=1.5e6, xmin=1.5e6-1e5, xmax=1.5e6+1e5, y=1e6), height=5e4) + #Uso una barra de error horizontal para la escala
  annotate("text", x= 1.5e6, y=1.0e6+8e4, label="200km", size=2) +           #Nota de la escala +- 100000 metros=200km. 
  theme(legend.position = c(0.8, 0.7))                                       #Ubico la leyenda dentro del gráfico en una zona vacia.

Con coordenadas geográficas de http://www.gadm.org/.

Global Administrative Areas tiene objetos SPDF –formato nativo de R– con polígonos administrativos de prácticamente todos los países del mundo con sistema de coordenadas geográficas . Al estar en formato de R no es necesario importarlo, simplemente los cargamos a R. El proceso es más rápido.

#Importo y preparo los datos
#===========================

library(rgdal)
library(rgeos)   #Creo que no hace falta...
library(mapproj) #Para cambiar las proyecciones. 
## Loading required package: maps
## 
## Attaching package: 'maps'
## The following object is masked from 'package:purrr':
## 
##     map
estados_poly <- readRDS("MEX_adm1.rds") #Directo a R. 
estados_df <- fortify(estados_poly)     #Lo paso a data.frame
## Regions defined for each Polygons
marginacion <- read_csv("C:/Users/mpaladino/Dropbox/martinpaladino.github.io/datos/Base_Indice_de_marginacion_municipal_90-15.csv", 
    col_types = cols(`AÑO` = col_character()), 
    locale = locale(encoding = "UTF-8")) %>%  
      mutate (POB_TOT=gsub(" ","", POB_TOT)) %>%
      mutate(POB_TOT=as.integer(POB_TOT)) %>%
      filter(ENT!="Nacional")
## Warning: 21915 parsing failures.
##  row     col expected actual
## 2404 SPRIM   a double      -
## 2404 OVSDE   a double      -
## 2404 VHAC    a double      -
## 2404 OVPT    a double      -
## 2404 PL<5000 a double      -
## .... ....... ........ ......
## See problems(...) for more details.
marginacion %>%
  filter(AÑO=="2015") %>% 
  group_by(CVE_ENT, ENT) %>% 
  summarise (mediaIM=mean(IM)) %>% 
  mutate(id=as.numeric(CVE_ENT)) -> #Nótese que as.numeric. else los 10 primeros estados no plotean. 
  mediaIM

ggplot(mediaIM, aes(map_id = id)) + 
    geom_map(aes(fill = mediaIM), 
             map = estados_df) + 
    expand_limits(x = estados_df$long, y = estados_df$lat) + 
  theme_minimal() +
  labs(title="Proyección Mercator") #Funciona. Van en serie. 

ggplot(mediaIM, aes(map_id = id)) +   
    geom_map(aes(fill = mediaIM), 
             map = estados_df) + 
    expand_limits(x = estados_df$long, y = estados_df$lat) + 
  coord_map ("cylindrical") + 
  theme_void() + 
  labs(title="Proyeccción cilíndrica")

ggplot(mediaIM, aes(map_id = id)) +   
    geom_map(aes(fill = mediaIM), 
             map = estados_df) + 
    expand_limits(x = estados_df$long, y = estados_df$lat) + 
  coord_map ("gilbert") + 
  theme_void() + 
  labs(title="Proyeccción Gilbert")

ggplot(mediaIM, aes(map_id = id)) +   
    geom_map(aes(fill = mediaIM), 
             map = estados_df) + 
    expand_limits(x = estados_df$long, y = estados_df$lat) + 
  coord_map ("lagrange") + 
  theme_void() + 
  labs(title="Proyeccción Lagrange")

#Con paneles. 

marginacion %>%
  filter(AÑO=="2015") %>% 
  group_by(CVE_ENT, ENT) %>% 
  summarise (`mediaPL>5000`=mean(`PL<5000`), mediaANALF=mean(ANALF), mediaPO2SM=mean(PO2SM), mediaOVSAE=mean(OVSAE)) %>% 
  mutate(id=as.numeric(CVE_ENT)) %>% 
  ungroup () %>% 
  select(-CVE_ENT) %>% 
  gather(., clave, valor, -id, -ENT) ->   mediaIM

ggplot(mediaIM, aes(map_id = id)) +   
    geom_map(aes(fill = valor), map = estados_df) + 
    expand_limits(x = estados_df$long, y = estados_df$lat) + 
  facet_wrap(~clave) +
  scale_fill_continuous(low="green", high="red") + 
  theme_void()

Unidad territorial: Municipios de Tlaxcala.

library(ggrepel)
#Primer paso: cargar el shapefile de Tlaxcala con polígonos municipales. 

tlaxcala_poly <- readOGR(".", "tlax_municipal")
## OGR data source with driver: ESRI Shapefile 
## Source: ".", layer: "tlax_municipal"
## with 60 features
## It has 160 fields
tlaxcala_df <- fortify(tlaxcala_poly, region="CVEGEO")

marginacion_tlaxcala <-read_csv("C:/Users/mpaladino/Dropbox/martinpaladino.github.io/datos/Base_Indice_de_marginacion_municipal_90-15.csv", 
    col_types = cols(`AÑO` = col_character()), 
    locale = locale(encoding = "UTF-8")) %>%  
      mutate (POB_TOT=gsub(" ","", POB_TOT)) %>%
      mutate(POB_TOT=as.integer(POB_TOT)) %>%
      filter(AÑO=="2015" & CVE_ENT=="29")
## Warning: 21915 parsing failures.
##  row     col expected actual
## 2404 SPRIM   a double      -
## 2404 OVSDE   a double      -
## 2404 VHAC    a double      -
## 2404 OVPT    a double      -
## 2404 PL<5000 a double      -
## .... ....... ........ ......
## See problems(...) for more details.
names(marginacion_tlaxcala) [1] <- "id" #Coincide con el id de los polígonosPorque filter (o tibble o los dos) complican la cadena con el nombre de la primera variable. Investigar y reportar el bug. si no iría directamente un mutate(), pero falla.

#Validación de polígonos. 
ggplot() +  
  geom_polygon(data=tlaxcala_poly, aes(x=long, y=lat, group=group), 
               fill="white", color="black") + 
  labs(title="Municipios de Tlaxcala", 
       subtitle="Validación de polígonos lat long") +
  theme_minimal() 
## Regions defined for each Polygons

ggplot() +  
  geom_polygon(data=tlaxcala_poly, aes(x=long, y=lat, group=group), 
               fill="white", color="black") + 
  geom_point(aes(
    x=as.data.frame(coordinates(tlaxcala_poly))$V1, #coordinates estima los centroides de cada polígono. Anda mejor en Wyoming...  
    y=as.data.frame(coordinates(tlaxcala_poly))$V2)) + 
  labs(title="Municipios de Tlaxcala", 
       subtitle="Proyección Lagrange") +
  theme_minimal() + coord_map("lagrange")
## Regions defined for each Polygons

#Coroplético por IM. 

ggplot(marginacion_tlaxcala, aes(map_id = id)) +  
  geom_map(aes(fill = IM), 
             map = tlaxcala_df) +  
  expand_limits(x = tlaxcala_df$long, y = tlaxcala_df$lat) + 
  coord_map("lagrange") + 
  theme_minimal() + 
  scale_fill_continuous(low="green", high="red")

#Etiquetado con Nombre de Municipio. 
#La función coordinates() regresa coordenadas x y del centroide de cada polígono, aunque tiene problemas con los polígonos irregulares. Las adosamos a la base con los datos de marginación. 

marginacion_tlaxcala <- cbind(marginacion_tlaxcala, 
                              as.data.frame(coordinates(tlaxcala_poly))) #coordinates() regresa una matríz, tengo que pasarla a df antes de pegarla. Automáticamente les asignará los nombres V1 y V2. 

ggplot(marginacion_tlaxcala, aes(map_id = id)) +  
  geom_map(aes(fill = IM), 
             map = tlaxcala_df) +  
  geom_text_repel(aes(x=V1, y=V2, label=MUN), size=2) +  #Con geom_repel para evitar overplotting. 
  expand_limits(x = tlaxcala_df$long, y = tlaxcala_df$lat) + 
  coord_map("lagrange") + 
  theme_minimal() + 
  scale_fill_continuous(low="green", high="red")

Importación de capas adicionales.

Hay muchas formas de importar capas de datos adicionales. Aquí cubriremos una básica: importarlos directamente de GoogleMaps. La función get_map() de ggmap:: permite importar mapas de GoogleMaps, OpenStreetMap, Stamen Maps y CloudMade. Debemos especificar las coordenadas que nos interesan como longitud-latitud (ene ese orden), el nive de zoon (donde 3 es un continente y 21 un edificio), el tipo de mapa (“terrain”, “satellite”, “roadmap”, etc.).

library(ggmap) 
google_tlax_terreno <- get_map(
  location=c(-98, 19.4),     #Long y lat del centro del mapa que buscamos
  source="google",           #Fuente, tb OpenStreetView
  maptype="terrain",         #Tipo. También "satellite", "roadmap"
  zoom=9)                    #entre 1 y 21. 1 planisferia, 21 edificio. 
## Map from URL : http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=19.4,-98&zoom=9&size=640x640&scale=2&maptype=terrain&language=en-EN&sensor=false
#Así lo visualizamos. 
ggmap(google_tlax_terreno)

#Agregamos una capa de divisiones políticas. 
ggmap(google_tlax_terreno) + geom_polygon(data=tlaxcala_poly, aes(x=long, y=lat, group=group), color="black", fill=NA) #Evito que rellene con gris. 
## Regions defined for each Polygons

otro <- get_map(location = c(-99.1826, 19.378), source="google", maptype = "satellite", zoom = 20) 
## Map from URL : http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=19.378,-99.1826&zoom=20&size=640x640&scale=2&maptype=satellite&language=en-EN&sensor=false
#ggmap(otro)  + geom_label(x=-99.1826, y=19.3781, label="ÑOÑOS") + theme_void()

Importación de rutas desde un teléfono celular.

La importación dependerá del formato de salida de la aplicación que estemos usando. Las aplicaciones de GPS de los celulares generalmente permiten exportar las rutas en formato .kml (GoogleMaps) o GPX. En general importar .kml es R es complicado, porque hay encontrar el identificador de la ruta. Importar .gpx es más simple y por lo tanto el método preferido. Para esto último usamos la función readGPX() del paquete plotKML. El formato .gpx es una especificación de xml para guardar rutas. De un archivo .gpx tiene cinco columnas: longitud, latitud, elevación, tiempo (año, mes, día, hora, minuto, segundo) y extensiones, que en la lista que regresa readGPX() están en $tracks.

El objetivo es plotear un mapa raster de la zona CDMX en la que está registrada una ruta y etiquetar algunos de los puntos con el tiempo acumulado desde la partida a la llegada. Lo primero es muy fácil, lo segundo no tanto, pues el manejo de horas y fechas no es fácil en R. Sin embargo lo podemos hacer con un anónimo agradecimiento a este cuate.

#Arreglar la manipulación de datos, funciona pero tiene es un abuso de <- y $. Hacerla funcional y menos fea. 

#Función de este cuate para mover un vector una fila hacia arriba. Sirve p calcular la diferencia de tiempo entre datapoints. Alerta: ¡copypasta!

shift.vec <- function (vec, shift) {
  if(length(vec) <= abs(shift)) {
    rep(NA ,length(vec))
  }else{
    if (shift >= 0) {
      c(rep(NA, shift), vec[1:(length(vec)-shift)]) }
    else {
      c(vec[(abs(shift)+1):length(vec)], rep(NA, abs(shift))) } } }

library(plotKML)   #Levanta muchísimas dependencias en la instalación.
## plotKML version 0.5-6 (2016-05-02)
## URL: http://plotkml.r-forge.r-project.org/
bici <- as.data.frame(readGPX("19_feb._2017_10_54_56.gpx")$tracks) #Cargo la ruta y la paso a df.  

names(bici) <- c("lon", "lat", "ele", "time", "extensions") #Le arreglo los nombres.

ggplot(bici, aes(x=lon, y=lat)) +  geom_point() +  theme_minimal() #Prueba de puntos. 

#Más copypasta de este cuate.

bici$time <- strptime(bici$time, format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%OS")   #Pasa time a fecha y hora POSIXt
bici$time.p1 <- shift.vec(bici$time, -1)                          #Crea una vector nuevo, desplazado una fila.  
bici$diferencia <- as.numeric(difftime(bici$time.p1, bici$time))  #Regresa la diferencia en segundos entre datapoints. 
bici$acum <- round(cumsum(bici$diferencia)/60, 0)                 #Ojo! por el shift asigna un NA al final.

#obtengo un mapa de la zona en google. 
chilango <- get_map (location=c(-99.16, 19.425), source="google", maptype="terrain", zoom=12) 
## Map from URL : http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=19.425,-99.16&zoom=12&size=640x640&scale=2&maptype=terrain&language=en-EN&sensor=false
#Alerta de código orrible 2: seleccionar un data point cada 50, else NA. 

vector <- seq(1, 1662, 50)
bici$tiempo <- ifelse (row_number(bici$acum) %in% vector, bici$acum, NA)

#Genero el mapa. 
ggmap(chilango) + geom_point(data=bici, aes(x=lon, y=lat), size=.5) +  
  geom_label_repel(data=bici, aes(x=lon, y=lat, label=tiempo))

Funciones mágicas.

El paquete mxmaps, de Diego Valle, permite hacer mapas coropléticos de México con una sintaxis simplificada. Los mapas que retoman los datos de las bases incluidas no requieren casi ninguna especificación, sin embargo para extender la funcionalidad es necesario conocer el funcionamiento la estructura de la base de datos incluída y agregar las columnas adecuadas. Dado que hay múltiples variables de índice podemos usar un join para agregar capas de datos. La sintaxis básica para producir mapas a nivel municipios es df_mxstate#value <- df_mxstate$variable_de_interés, donde variable de interés es la que controlará el parámetro de color. Señalamos la variable de interés asignándola en la columna $value. Luego llamamos a la función mxmunincipio_choroppleth(df_mxmunicipio), es decir, señalamos el data.frame incluido en la librería en el que previamente señalamos la variable de interés en $values. No es necesario especificar los polígonos, están incluidos por defecto. Para mapas a nivel Estados usamos el data.frame df_mxstate y mxstate_choropleth().

#Instrucciones para instalar el paquete, es necesario ejecutarlo sólo una vez. 
#Mucha atención a los errores que regresa el instalador. El paquete tiene muchas dependencias no declaradas y hay que buscar cual produce el error, instalar ese paquete y así que hasta que funciona. 
#advertencia: el paquete es alpha, es decir, muy temprano en la etapa de desarrollo y aparentemente no tiene desarrollo activo.  ¿abandonado?
if (!require(devtools)) {
    install.packages("devtools")
}
devtools::install_github('diegovalle/mxmaps') #En mi compu no instala. :-(
library(mxmaps)
#A nivel estatal. 

df_mxstate$value <- df_mxstate$pop
mxstate_choropleth(df_mxstate, title="Población por Estados")

mxhexbin_choropleth(df_mxstate, title="Población por Estados")  #Los presenta como hexágonos uniformes. 

#A nivel municipal. 

df_mxmunicipio$value <- df_mxmunicipio$pop_male - df_mxmunicipio$pop_female #Diferencia entre población masculina y femenina. 
mxmunicipio_choropleth(df_mxmunicipio, title="Diferencia entre población masculina y femina")

#Agregando datos no incluidos en el paquete.

marginacion$region <- marginacion$`<U+FEFF>CVE_MUN`
df_mxmunicipio <- inner_join(df_mxmunicipio, filter(marginacion, AÑO=="2015"), by="region") #Hago un join por Clave de Municipio y empato ambas bases. Filtro marginacion directamente en la llamada porque la transparencia referencial de R me lo permite. 
df_mxmunicipio %>% str()    #Le agregué todas las variables del IM. 
## 'data.frame':    2457 obs. of  41 variables:
##  $ region             : chr  "01001" "01002" "01003" "01004" ...
##  $ state_code         : chr  "01" "01" "01" "01" ...
##  $ state_name         : chr  "Aguascalientes" "Aguascalientes" "Aguascalientes" "Aguascalientes" ...
##  $ state_name_official: chr  "Aguascalientes" "Aguascalientes" "Aguascalientes" "Aguascalientes" ...
##  $ state_abbr         : chr  "AGS" "AGS" "AGS" "AGS" ...
##  $ state_abbr_official: chr  "Ags." "Ags." "Ags." "Ags." ...
##  $ municipio_code     : chr  "001" "002" "003" "004" ...
##  $ municipio_name     : chr  "Aguascalientes" "Asientos" "Calvillo" "Cosío" ...
##  $ pop                : int  877190 46464 56048 15577 120405 46473 53866 8896 20926 20245 ...
##  $ pop_male           : int  425731 22745 27298 7552 60135 22490 26693 4276 10197 9982 ...
##  $ pop_female         : int  451459 23719 28750 8025 60270 23983 27173 4620 10729 10263 ...
##  $ afromexican        : num  532 3 10 0 32 3 13 13 4 0 ...
##  $ part_afromexican   : num  2791 130 167 67 219 ...
##  $ indigenous         : num  104125 1691 7358 2213 8679 ...
##  $ part_indigenous    : num  14209 92 2223 191 649 ...
##  $ metro_area         : chr  "Aguascalientes" NA NA NA ...
##  $ value              : int  -25728 -974 -1452 -473 -135 -1493 -480 -344 -532 -281 ...
##  $ <U+FEFF>CVE_MUN    : chr  "01001" "01002" "01003" "01004" ...
##  $ CVE_ENT            : chr  "01" "01" "01" "01" ...
##  $ ENT                : chr  "Aguascalientes" "Aguascalientes" "Aguascalientes" "Aguascalientes" ...
##  $ CVEE_MUN           : chr  "001" "002" "003" "004" ...
##  $ MUN                : chr  "Aguascalientes" "Asientos" "Calvillo" "Cosío" ...
##  $ POB_TOT            : int  877190 46464 56048 15577 120405 46473 53866 8896 20926 20245 ...
##  $ VP                 : chr  "-" "-" "-" "-" ...
##  $ ANALF              : num  2.06 4.47 4.8 4.35 3.26 3.41 3.53 3.2 4.23 4.92 ...
##  $ SPRIM              : num  9.54 20.89 24.18 16.55 13.73 ...
##  $ OVSDE              : num  0.31 3.84 0.55 1.24 0.44 1 1.97 3.51 1.85 4.89 ...
##  $ OVSEE              : num  0.16 1.04 0.41 0.57 0.37 0.42 0.52 1.32 0.63 1.97 ...
##  $ OVSAE              : num  0.72 1.17 0.86 0.47 0.73 0.9 1.52 1.23 0.94 2.35 ...
##  $ VHAC               : num  18 30.6 30.5 34.6 27 ...
##  $ OVPT               : num  0.63 1.69 0.93 1.42 1.03 0.62 0.91 0.44 1 1.65 ...
##  $ PL<5000            : num  8.73 100 50.76 100 45.17 ...
##  $ PO2SM              : num  31.1 52.8 62 49.8 33.8 ...
##  $ OVSD               : chr  "-" "-" "-" "-" ...
##  $ OVSDSE             : chr  "-" "-" "-" "-" ...
##  $ IM                 : num  -1.676 -0.565 -0.698 -0.674 -1.256 ...
##  $ GM                 : chr  "Muy bajo" "Bajo" "Bajo" "Bajo" ...
##  $ IND0A100           : chr  "-" "-" "-" "-" ...
##  $ LUGAR_NAC          : chr  "2 408" "1 669" "1 799" "1 773" ...
##  $ LUGAR_EST          : int  11 1 5 4 10 8 7 6 2 3 ...
##  $ AÑO                : chr  "2015" "2015" "2015" "2015" ...
df_mxmunicipio$value <- df_mxmunicipio$GM     #GM lo trahe del otro data.frame
mxmunicipio_choropleth(df_mxmunicipio) +  
  labs(title="Grado de marginación municipal", 
       subtitle="Mapeado con mxmaps",
       caption="Datos estadísticos CONAPO\nDatos geográficos ¿?") +
  coord_map("azequalarea") +                 #No tengo idea de lo que estoy haciendo.
  scale_fill_manual(values=c("red", "orange", "yellow", "red4", "green"))
## Scale for 'fill' is already present. Adding another scale for 'fill',
## which will replace the existing scale.

Unas series de tiempo para ir calentando motores…

library(inegiR)     #Para extraer datos directamente del INEGI a R. 
library(ggpmisc)
series_produccion_autos(token) %>%     #Serie de producción de autos. 
  mutate(mes = format(Fechas, "%m"), anio = format(Fechas, "%Y")) %>% 
  group_by(anio) %>% 
  summarise(anual=sum(Autos)) %>% 
  ggplot(aes(x=anio, y=anual, group=1)) +  
  geom_line() + 
  labs(title="Producción anual de automóviles en México", subtile="Extracción de datos directa del INEGI", datos="INEGI") +  theme_minimal()

series_produccion_autos(token) %>% 
  ggplot(aes(x=as.POSIXct(Fechas), y=Autos, group=1)) +  
  geom_line() + 
 # stat_peaks(ignore_threshold = 0.4, strict=T) + 
 # stat_valleys(ignore_threshold = 0.4, strict=T) + 
    stat_peaks(geom = "text", angle = 90,hjust = -0.1, x.label.fmt = "%b%y",  ignore_threshold = 0.4, strict = T) + stat_valleys(geom = "text", angle = 90,hjust = 1.5, x.label.fmt = "%b%y",  ignore_threshold = 0.4, strict = T) + stat_smooth() + 
  theme_minimal() + labs(title="Producción mensual de automóviles en México", 
                         subtile="Ajuste por regresión local. Picos y valles.", 
                         datos="INEGI")  
## `geom_smooth()` using method = 'loess'